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Enregistrement W3112045096 · doi:10.1016/j.psychres.2020.113631

Associations between periods of COVID-19 quarantine and mental health in Canada

2020· article· en· W3112045096 sur OpenAlexaffabout
Zachary Daly, Allie Slemon, Chris G. Richardson, Travis Salway, Corey McAuliffe, Anne Gadermann, Kimberly Thomson, Saima Hirani, Emily Jenkins

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarantineMental healthSuicidal ideationOddsHarmPublic healthEnvironmental healthPandemicPsychologyMedicineSuicide preventionPsychiatryPoison controlCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionSocial psychologyNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the onset of the COVID-19 pandemic, many jurisdictions, including Canada, have made use of public health measures such as COVID-19 quarantine to reduce the transmission of the virus. To examine associations between these periods of quarantine and mental health, including suicidal ideation and deliberate self-harm, we examined data from a national survey of 3000 Canadian adults distributed between May 14-29, 2020. Notably, participants provided the reason(s) for quarantine. When pooling all reasons for quarantine together, this experience was associated with higher odds of suicidal ideation and deliberate self-harm in the two weeks preceding the survey. These associations remained even after controlling for age, household income, having a pre-existing mental health condition, being unemployed due to the pandemic, and living alone. However, the associations with mental health differed across reasons for quarantine; those who were self-isolating specifically due to recent travel were not found to have higher odds of suicidal ideation or deliberate self-harm. Our research suggests the importance of accounting for the reason(s) for quarantine in the implementation of this critical public health measure to reduce the mental health impacts of this experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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